Math interest and self‐concept among latino/a students: Reciprocal influences across the transition to middle school
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Psychological factors like math interest and self-concept typically decline between late childhood and early adolescence; both are key to math achievement. The present study examined the reciprocal interplay between math interest and self-concept across the transition into middle school, and whether associations are moderated by success attributions. METHODS: = 10.5 years at outset) from an agricultural community in California (USA) completed surveys at three time points, from the end of primary school to the first year of middle school. Surveys measured math self-concept and math interest, as well as attributions to success in math. Cross-lagged panel models examined possible bidirectional associations between math self-concept and math interest, and whether attributions of success moderated these association. RESULTS: Lower initial levels of math self-concept anticipated greater declines in math interest, an association that was buffered by attributions of math success. The smallest declines in math interest occurred among adolescents who had both the highest math self-concept and were most inclined to attribute success in math to internal factors like studying. These associations remained when potential confounding variables (e.g., school grades, conduct problems) were included. CONCLUSION: The results replicate, in an understudied sample of Latino/a youth, the oft-reported link from low math self-concept to declining interest in math. Unique to this study is evidence of the protection afforded by belief in the efficacy of studying. The findings offer important guidance for teachers and parents seeking to mobilize resources for underperforming students.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».